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申请/专利权人：长春理工大学
摘要：本发明属于深度强化学习技术领域，尤其为一种基于DDPG的四旋翼无人机自抗扰控制方法。本发明包括以下步骤：1根据四旋翼无人机的飞行原理，坐标定义以及旋转矩阵等得到四旋翼无人机的数学模型；2根据建立的系统模型，设计线性自抗扰控制系统；3建立基于深度确定性策略梯度算法DDPG的深度强化学习框架，包括经验池存放，奖励函数的设计，智能体训练等过程。本发明，通过设计基于DDPG的四旋翼无人机的自抗扰控制器，在DDPG算法中提出适合的奖励函数，使无人机尽快贴近期望轨迹，提高四旋翼无人机系统的跟踪性能、抗干扰性、鲁棒性等性能。
主权项：1.一种基于DDPG的四旋翼无人机自抗扰控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：建立四旋翼无人机的数学模型；步骤二：根据建立好的数学模型，设计线性自抗扰控制系统；步骤三：建立DDPG算法框架，设计适合的奖励函数，经验池，Actor-Critic网络架构等；步骤四：将所设计的DDPG算法与线性自抗扰控制系统相结合，实现四旋翼无人机的姿态控制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春理工大学 一种基于DDPG的四旋翼无人机自抗扰控制方法
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